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行业百科
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RPA能和哪些AI产品结合?

浏览次数:357人 时间:2022-08-16 18:23:04

RPA与AI的结合,一方面可以与“超自动化”的理念结合,超自动化是一种顶级战略技术,它可协调多种自动化工具、技术或平台来提高企业效益;一方面也有新兴的概念“混合自动化”,将RPA和其他的自动化产品相结合使用,得到事半功倍的效果。


涉及具体的用户场景:


RPA + ChatBot(NLP)


客服代表每天经常会收到多次相同的问题,因此业务目标是期望客户更方便快捷地得到问题答案,并减少对客服中心的重复呼叫。客户先通过网站或电话咨询Chatbot索赔状态,Chatbot利用NLP和对话式AI来理解问题并提供答案。如果客户希望对索赔决定提出上诉,可以告诉Chatbot,Chatbot将触发iBPM处理上诉。

RPA AI.png


RPA + 无人机、智能机器人


由于疫情发展,供应链的地位获得提升,拥有一个由利益相关者、流程和事物组成的统一、数字化的网络至关重要。即使是最成熟的组织,在某些领域也存在缺口和不成熟的地方,需要在供应网络、外包生产或最后一公里物流中加以解决。通过有针对性的组合超自动化技术、工具及平台,可以跨网络(如供应、制造、产品分销)实现数字化、协作和价值共享。


  • 在扩展分销和多企业网络、智能机器人、无人机和机器的自主和互联网络中优化产品和物流工作流程,映射、分析和完善整个监管链中的产品工作流程。这可以包括仓库、堆场环境、履行中心、远程零件仓库和配送中心。

  • 人工智能、机器学习和分析应用程序可增强 CRM 和客户服务环境中的传统手动密集型任务,并创建更具包容性和身临其境的客户环境。用于定位、捕获和整合客户档案数据点并提出定制建议的工具。自动化服务支持代理只需单击即可访问完全填充的配置文件,而无需在与购买、订单、退货或历史 CRM 交互相关的不同应用程序或登录页面之间切换。


RPA + CV + NLP


人工智能技术常常会被用于处理非结构化数据,例如电子邮件、聊天、短信和采购订单。特别在金融行业中,原本银行文件中包含大量非结构化的数据。传统RPA处理不了这些非结构化的数据,借助人工智能技术就可解锁审批智能化、合规智能化、风控智能化等一系列智能化需求。


金融类文档中存在着大量的财务数据,分布在文字段落和表格当中,模型可以智能识别财务数据的指代关系,有效验证文件中上下文财务数据的一致性,实现表内纠错、表表纠错以及表文纠错的功能。 利用视觉检测技术可以识别出文件中的各种样式的表格内容,并结合语言模型和关键信息抽取来定位表格中单位缺失、标题不一致、语法错误等各类表格内容错误。


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